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一种改进的实数编码遗传算法用于大规模平面阵列综合
摘要 — 双态天线大规模平面阵列的设计有助于在最小化旁瓣电平 (SLL) 和控制第一零波束宽度 (FNBW) 变化的约束下使用遗传算法来降低能耗。通常，平面阵列用于基于电池使用的通信应用，例如便携式雷达。本文使用实数编码遗传算法 (RCGA) 优化了具有 1600 个相同天线元件的均匀矩形阵列 (URA)。执行优化过程是因为以 ON-OFF 状态的形式找到辐射元件电流激励权重的最佳集合以节省消耗的功率。因此，选择了阵列因子 (AF) 的最高性能和所需的波束宽度。本文提出的主要贡献是能够使用 RCGA 算法通过将阵列划分为阵列子集来优化大量阵列元素。执行模拟结果以验证遗传稀疏 URA 的有效性。通过选择能够高效加扰的天线元件，相当于节省了 24.4% 的能耗。本文使用 MATLAB CAD Ver. 2018a 作为平台获得了结果。索引术语 —RCGA、节能、规划器阵列、成本函数、双态天线。
关于阿尔茨海默氏病和其他痴呆症国际注册中心（INRAD）和其他登记处的现实世界中的现实数据集：国际共识
此预印本版的版权持有人于2025年2月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.12.25320418 doi：medrxiv preprint
机器学习方法是否导致类似的个性化治疗规则？真实数据的比较研究
Florie Bouvier，Etienne Peyrot，Alan Balendran，CorentinSégalas，Ian Roberts等。机器学习方法是否导致类似的个性化治疗规则？对真实数据的比较研究。医学的统计数据，2024，43（11），pp.2043-2061。10.1002/sim.10059。hal-04503566
一线联合免疫检查点的真实数据......
摘要背景：黑色素瘤脑转移（MBM）预后不良。已证实可改善晚期黑色素瘤预后的全身治疗具有颅内（IC）效应。我们研究了联合免疫检查点抑制剂伊匹单抗/纳武单抗（Combi-ICI）或靶向治疗（Combi-TT）作为 MBM 一线治疗的疗效和预后。方法：MBM 患者在诊断后 3 个月内接受 Combi-ICI 或 Combi-TT 治疗。终点是无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）。结果：53 例患者接受了 Combi-ICI 治疗，32% 有症状性 MBM，33.9% LDH 升高。71.7% 需要局部治疗。疾病控制率为 60.3%。 3 个月时 IC 缓解率 (RR) 为 43.8%，6 个月时 (46.5%) 和 12 个月时 (53.1%) 持久缓解。3 个月时颅外 (EC) RR 为 44.7%，12 个月时为 50%。中位 PFS 为 9.6 个月 (95% CI 3.6-NR)，中位总生存期 (mOS) 为 44.8 个月 (95% CI; 26.2-NR)。63 名患者接受了 Combi-TT，55.6% 的患者有症状性 MBM，57.2% 的患者 LDH 升高，68.3% 的患者需要局部治疗。疾病控制率为 60.4%。3 个月时 ICRR 为 50%，但 6 个月时下降 (20.9%)。ECRR 为
egosim：运动和活动期间的egecentric多视图模拟器和真实的型摄像机的真实数据集
对计算机视觉中以自我为中心任务的研究主要集中在标题相机上，例如鱼眼摄像机或沉浸式耳机内的嵌入式相机。我们认为，越来越多的光学传感器的微型化将导致相机在各个位置的多产摄像机中的多产。这将为计算机视觉中的确定任务带来新的观点，并使关键领域（例如人类运动跟踪，身体姿势估计或行动识别）尤其是针对下半身，通常会被遮挡。在本文中，我们介绍了Egosim，这是一种新颖的人体镜头相机的模拟器，该相机从佩戴者的身体上从多个角度产生了逼真的自我中心效果图。Egosim的关键特征是它使用真实的运动捕获数据来渲染运动伪像，这在手臂或腿部的摄像机中尤其明显。此外，我们还介绍了多款镜头的数据集，该数据集来自六个身体上的相机和地面真实真实的全身3D姿势：119小时的数据是从四个高效率的虚拟环境中的积极运动序列得出的，我们使用13个Gopro的5小时的运动范围和3 g的运动来增强，这些数据来自5小时，并从13个小时内增强。 套装。我们通过训练仅端到端视频3D姿势估计网络来证明Egosim的有效性。分析其域间隙，我们表明我们的数据集和模拟器大大帮助推断现实世界数据。EgoSim代码和MultieGoview数据集：https：//siplab.org/projects/egosim
每个可行的可计算实数函数都是均匀连续的
我们所说的可计算的实体对函数是什么意思：朝着自然定义。按“可计算”一词的含义，一个可计算的价值函数𝑓（𝑥1，。。。，𝑥实值输入的，𝑥）是一个函数，可以根据输入来计算其值。 此类功能用于处理数据𝑥1，。 。 。 ，𝑥𝑘。 该数据处理的目标是估计与数量𝑥1，。 。 。 ，thy公式𝑦=𝑓（𝑥1，。） 。 。 ，𝑥）。 例如，我们希望根据当前值𝑥1，。 。 。 ，在此和附近的不同气象量的不同。 但是，在理想的世界中，数据是相应物理量的实际值。 我们学习值的方式是通过测量：通过直接测量或处理适当的辅助测量结果。 因此，重要的是要考虑到测量量永远不会绝对准确，它们始终具有一定的准确性 - 通常由相应二进制表示中的数字数𝑚描述，以便准确性为2 -𝑚。 换句话说，而不是知道实际值𝑎1，。 。 。 ，相应数量的𝑎，我们只知道测量结果𝑥1，。 。 。 。 。 。 。，𝑥）是一个函数，可以根据输入来计算其值。此类功能用于处理数据𝑥1，。。。，𝑥𝑘。该数据处理的目标是估计与数量𝑥1，。。。，thy公式𝑦=𝑓（𝑥1，。。。，𝑥）。例如，我们希望根据当前值𝑥1，。。。，在此和附近的不同气象量的不同。但是，在理想的世界中，数据是相应物理量的实际值。我们学习值的方式是通过测量：通过直接测量或处理适当的辅助测量结果。因此，重要的是要考虑到测量量永远不会绝对准确，它们始终具有一定的准确性 - 通常由相应二进制表示中的数字数𝑚描述，以便准确性为2 -𝑚。换句话说，而不是知道实际值𝑎1，。。。，相应数量的𝑎，我们只知道测量结果𝑥1，。。。。。。。，the the是2 −𝑚- close到这些值，即| 𝑥 -𝑎 -𝑎|从1到𝑘≤2−𝑚。由于已知值𝑥𝑖仅是对实际值𝑎𝑎的近似值，因此结果𝑓（𝑥1，。，数据处理的，仅是所需理想值𝑓的近似值（𝑎1，。 ，𝑎）。 我们要确保结果𝑦=𝑓（𝑥1，。 。 。 ，数据处理的，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。 。 。 ，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。 实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。 例如，对于温度，精度为几个度。 可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。 在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们，仅是所需理想值𝑓的近似值（𝑎1，。，𝑎）。我们要确保结果𝑦=𝑓（𝑥1，。。。，数据处理的，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。 。 。 ，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。 实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。 例如，对于温度，精度为几个度。 可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。 在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。。。，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。例如，对于温度，精度为几个度。可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们
医疗保健领域中利用真实数据进行人工智能
5. Jo, C., Ko, S., Shin, WC, Han, HS, Lee, MC, Ko, T., & Ro, DH (2020). 全麻后输血
统计与机器学习：迈向AI真实数据专题实作推荐书单
编号书名索书号1 脸的秘密: 「看」人的科学= The secret of the face / 176.3 /865.3 2 白话大数据与机器学习/ 312.136 /836.1 3 机器学习: 使用Python进行预测分析的基本技术/ 312.32P97 /8634 4 AI影像深度学习启蒙: 用Python进行人脸口罩识别/ 312.32P97 8523 5 Python机器学习超进化: AI影像辨识跨界应用实战/ 312.32P97 8644.1 6 30分钟就读懂: 机器学习从数学开始/ 312.32P97 8765 2022
acamda：通过指导的反事实数据增强
数据增强在提高增强学习的数据效率（RL）方面起着至关重要的作用。然而，高质量增强数据的一般性仍然是一个重大挑战。为了克服这一点，我们介绍了ACAMDA（数据增强的多种因果建模），这是一个新颖的框架，该框架集成了两个基于因果关系的任务：因果结构恢复和反事实估计。ACAMDA的独特方面在于其从有限的非专家数据集中恢复时间因果关系的能力。顺序因果关系的识别允许创建现实但未观察到的场景。我们利用此特征来生成指导的反事实数据集，进而大大减少了对广泛数据收集的需求。通过在假设的行动下模拟各种国家行动对，ACAMDA丰富了培训数据集的多样和异质条件。我们的实验评估表明，ACAMDA的表现要优于现有的甲基动物，尤其是应用于新颖和看不见的领域时。
回顾 Guselkumab、Risankizumab 和 Tildrakizumab 在治疗化脓性汗腺炎中的作用：对现有试验和真实数据的回顾
摘要：化脓性汗腺炎 (HS) 的治疗一直是皮肤科医生面临的真正挑战；迄今为止，唯一获批用于治疗 HS 的生物药物是 2015 年获批的抗肿瘤坏死因子 (TNF)-α 药物阿达木单抗和最近获批的苏金单抗。这种疾病的治疗具有挑战性，因为现有的治疗方法效果不一，而且病情往往是慢性复发性的；因此，未来有必要确定 HS 的新治疗靶点。近年来，研究集中于开发新的治疗靶点。我们审查的目的是对 HS 中抗 IL23（guselkumab、tildrakizumab 和 risankizumab）的真实数据进行全面的文献综述，以总结这些药物疗效和安全性的现有证据。我们选择了 64 篇文章，其中 32 篇具有我们在审查中寻找的特征。到目前为止，现实生活中表达的积极数据与迄今为止进行的三项现有 2 期研究形成鲜明对比，在这些研究中，这些药物似乎只对一小部分 HS 患者有用，而这些患者的特征需要进一步阐明。为了充分了解这类药物的疗效和安全性，肯定需要来自 3 期研究和其他现实生活中的数据，这些数据可能更详细、数量更多。关键词：化脓性汗腺炎、抗 IL23、guselkumab、tildrakizumab、risankizumab、现实生活中的证据